Konuk Yazar: Özgür Alaz, Girişimci ve Strateji Danışmanı. Bağlantısal dünyanın yeni yaşam biçimlerini her hafta ilhamolsun! bülteninde paylaşıyor.

ChatGPT gibi üretici (generative) yapay zeka uygulamaları, yapay zekanın neler yapabileceği konusundaki olasılıkları hepimizin klavyesine taşıdı. ChatGPT’nin yanıtlarıyla, şaşırıyoruz ve merak ediyoruz… Bir yandan da, “yapay zeka işimizi elimizden alacak mı?” diye belki de karışık duygular içerisindeyiz.

Üstelik ChatGPT’nin yayındaki bu üçüncü versiyonu daha bir başlangıç. 175 milyar parametre ile çalışan bugünkü versiyondan sonra, bu sene içinde 100 trilyonu aşkın parametreyle çalışacak yeni versiyonu yayına hazırlanıyor (OpenAI’ın rakiplerinin hazırladıkları yenilikleri saymıyorum bile). Bir anda, binlerce kat daha akıllı olacak ChatGPT’nin neler yapabileceğini, doğrusal düşünmeye alışkın zihinlerimizle hayal bile edemiyoruz.

ChatGPT’nin her geçen gün yeni bir kullanım şekli ile tanışıyoruz. Ama bu yaratıcı kullanımların ötesinde, bugün, “ChatGPT’nin esasen neleri değiştirebilir ve hangi yeni fırsatlara kapı açabilir?” sorularını birlikte düşünmek istiyorum. Çünkü esaslarla ilgili bir vizyonumuz olduğunda, aynı anda bize çok şey söyleyen bu dalgalı denizlerde yolumuzu seçebileceğiz. Bu yazı, biraz da, esasları düşünmeye bir yerden başlama davetidir. Yazımızdaki öznemiz, ChatGPT; ancak ChatGPT özelinde bütün üretici (generative) yapay zeka uygulamalarını kapsıyorum.

İçerik tanımımız değişecek. İçerik, düşüncelerle kod yazmak demek olacak.

Yapay zeka, sonsuz miktarda, iyi kalitede içerik üretebildiği vakit, içerik dediğimiz şey bizim için ne anlama gelecek? Her ihtiyacın olan içeriği anında, sıfırdan, yapay zeka tarafından (t)üretilebiliyorsa, içeriğin kendisinin bir değeri olacak mı? Bugünkü haliyle içerikler, yayınlamaya, saklamaya değer olacak mı? Her sorunuza ve her merakınıza karşın anında yeni içerik üretilebiliyorsa, içerik kavramını hayatına bildiğimiz şekliyle mi devam edecek?

Bu soruların, çok daha küçük çaplısını geçtiğimiz yıllarda müzik içeriğinde yaşadık. Yakın geçmişte, müzik dediğimiz şey, bir MP3 dosyasıydı. Internet erişimin dar olduğu ve müzik çeşitliliğinin az olduğu yıllarda müziğin kendisinin, ses dosyasının, bir değeri vardı. MP3 alınır, MP3 satılır, MP3 saklanır, MP3 çalınırdı. MP3’e sahip olmaya çalışırdık. Böyle bir dünyaya, geniş band genişliği ve kat kat fazla müzik içeriği katarsanız ne olur? Müziğin kendisinin, yani eski tanımıyla müziğin, bir değeri kalır mı? Her istediğiniz müziğe, anında, internet üzerinden ulaşabiliyorsanız, müziğin kendisine neden sahip olmak isteyesiniz mi? Müzik dosyalarının, yani MP3’lerin varlığını sürdürmeye ihtiyacı kalır mı? Sorularımız benzer. Erişim, müzik tanımını değiştirdi. Müziği artık MP3 olarak değil, Stream(Yayın) olarak biliyoruz. Bir şey, erişilebilir hale geldikçe, ona sahip olma, ve onu depolama ihtiyacınız kalmaz.

Erişim, ChatGPT ile birlikte, bildiğimiz manada içerik tanımı da değişecek. İçerik dediğimiz şey, bu yazıda olduğu gibi bir paragraflar bütünü veya ürün açıklaması veya bir youtube videosu şeklinde olmayacak. İçeriğin yeni tanımı, bu okuduğunuz yazıyı hazırlayan düşünme ve düşünceleri sıraya sokma biçimi olacak. Başka bir deyişle, düşünce mimarisi olacak. Bu haliyle içerik demek, bir düşünce makinesi gibi olacak. Yeni tanımıyla içerik, farklı girdilerle, yeni sorularla ve yeni konulara yönelik, sahip olduğu düşünce mimarisi ile bugün bildiğimiz anlamda sonsuz sayıda içerik (t)üretebilecek.

Uğur Özmen, bu dönüşümü, anında teslimat servisleri ve buzdolapları üzerinden tanımlıyor. Kendisi, 2018 yılında, şöyle bir soru ortaya atıyor: “Günün 18 – 20 saati boyunca size taze ve kaliteli sebze – meyve sağlayan güvenilir bir (Getir.com gibi) yer olsa, buzdolabına ihtiyacınız olur mu?” “Bebeği olmayanlar, ihtiyaç olmayacağını söylediler.” ChatGPT, bu örnekteki getir gibi, buzdolabı da bizim bugünkü içerik tanımımız gibi.

Bugün bildiğimiz anlamda içeriğin ömrü tüketilene kadar olacak.

Yarın ki içerik tanımında, içerik, bir nevi düşüncelerle kod yazmak gibi olacak. Bugün bildiğimiz manada içeriği üreten mimariye içerik diyeceğiz.

ChatGPT’nin değeri, her şeyi bilmesinde değil, her şeyi ilişkilendirebilmesinde saklıdır.

ChatGPT ile ilk karşılaştığım zaman hissettiğim duygu, filozof Atakan’la karşılaşmış gibi olmamdı. Hani, bir dönem televizyonlarda da popüler olan, ilkokul öğrencisi Atakan’ın felsefe kelimeleriyle hayatın anlamı üzerine konuşmalar yapması ve hepimizin, yaşından büyük kelimelerle konuşan Atakan’a şaşırmamız gibi, ChatGPT de yapay zeka’dan beklemeyeceğimiz kadar gelişmiş yanıtlarla beni şaşırttı.

ChatGPT ile ilk karşılaştığımda, “Bakalım bunu da bilecek mi?” diyerek sorular sordum, metinler yazdırdım ve şiirler yazdırdım. Buraya kadar, hepimizin yapmış olduğu şey, aslında zaten yazılabilecek yazıların, bulunabilecek yanıtların, geliştirilebilecek metinlerin yapay zekayla daha hızlı ve daha kolay bir şekilde üretilmesiydi.

Bu noktada, Henry Ford’un ünlü sözü aklıma geliyor. Henry Ford, “Eğer, insanlara ne istediklerini sorsaydım daha hızlı giden at istediklerini söylerlerdi.” der. Acaba, ChatGPT’yi, daha hızlı koşan at mıdır bizim gözümüzde? Mevcut sorularımıza, mevcut meraklarımıza, mevcut içerik ihtiyaçlarımıza daha hızlı ve daha kolay yanıtlar almak bir araç olarak mı görüyoruz ChatGPT’yi?

Oysa, günümüzde anlam, şeylerin(bilgilerin) bağlantılarıyla gelen birşey olarak tanımlanıyor.

Beyin bilimi, bir şeyi derin öğrenmenin, o şeyin bağlantılarının çeşitliliği ve çokluğu ile açıklıyor.

Oyun teorisi, strateji kuramı veya rekabet teorisi, bize dünyada yalnız olmadığımızı hatırlatıyor. Kararlarımızın, kendisi ötesinde diğer oyuncularda yol açacağı tepkiyle beraber bir bütün olduğunu söylüyor.

Bu perspektifle, ChatGPT’nin değeri her şeyi bilmesinde, her konuda özet çıkarmasında veya her konuda yanıt vermesinde değil. ChatGPT’nin değeri, bize bu bağlantısallığı göstermesinde veya açıklamasında olacak.

Örneğin, bir haber düşünün: “Japonya, önümüzdeki beş sene, savunma bütçesini iki katına çıkaracak.” olsun. ChatGPT gibi sistemler, bu haberi özetleyebilir, bu haber üzerine yorum yazabilir. Bunu anında yapabilir, istediğiniz tarzda yapabilir. Henry Ford’un daha hızlı koşan atı gibi.

Ama asıl değer, bu haberin, bu gelişmenin dünyadaki tüm paydaşlarda oluşturacağı tepkiyle birlikte değerlendirmekte. Bu haberin etkisini diğer oyuncuların gözünden modellemek, bu haberi diğer ülkelerle, sektörlerle, temalarla vb. ilişkilendirmek. Japonyanın bu haberinin tek başına bir anlamı çok azdır. Ancak, Çin’in perspektifinden, ABD’nin perspektifinden; Kore’nin vereceği olası tepkiyle, kararın ilişkilendiği sektörlerle anlamlıdır.

ChatGPT’nin esas değeri, bir içeriği daha hızlı ve daha kolay üretmesinde değil. ChatGPT’nin esas değeri, bir içeriğin, bizim zihnimizde taahül edemeyeceğimiz ilişkiselliğini ortaya çıkarması, içeriği ilişkilendirmesi ve bize bağlantılarını gösterebilme gücünde.

Nasreddin Hoca, gibi “Yapay zekadan düşeni” dinleyin.

Yapay zeka, “işimizi elimizden alacak mı?” sorusu hepimizin aklındayken, aklıma, bir Nasreddin hoca fıkrasının yapay zekaca hali geliyor: Yapay zeka, bir gün, Nasreddin hocanın da işini elinden almış. Bunun üzerine ne yapacağına karar vermek için hoca, “Bana, yapay zeka’dan düşeni getirin, yapay zeka’dan düşenin halinden, yapay zekadan düşen anlar” demiş. O zaman, hocanın karşısına belki milyarlarca dünya vatandaşı olarak dikilebilirdik, ama şimdilik Nasreddin hocaya, 1997 yılında dünya şampiyonuyken, IBM DeepBlue’ya yenilen Gary Kasparov’u getiriyorum.

Gary Kasparov, bence, insan ve makine savaşının en ikonik isimlerinden. Dünya satranç şampiyonuyken, bilgisayara yenilmesiyle, yapay zeka tarihinde yeni bir dönem açılırken, sahnede olan isim. Gary Kasparov’un hem Nasreddin hocaya hem de bize söyleyecek çok şeyi olabilirdi. Bu konuda söyleyecek sözlerini de TED sahnesinde yaptığı “Zeki makinelerden korkmayın, onlarla işbirliği yapın” sunumunda çok güzel şekilde anlatıyor. Kasparov özetle, günümüzdeki satranç şampiyonası deneyimlerinden hareketle diyor ki, “zayıf bir oyuncu, güçlü bir makineyle birlikte, tek başına bir makineden veya tek başına çok iyi bir oyuncudan daha güçlüdür”. Yani, makinelerle çalışmayı bilmek ve birlikte hibrit süreçlere sahip olmak, bu dönemde hayatta kalmanın, başarılı olmanın ve daha büyük hayallere yer açmanın yolu.

Makinelerle birlikte çalışmak için, bu yazı özelinde ChatGPT ile birlikte çalışmak için, “Prompt Engineering” kavramı yani brief mühendisliği kavramı doğuyor. Brief Mühendisliği, ChatGPT’den tam istediğin şeyi, tam istediğin tarzda, tam istediğin formatta cevap almanın komutlarını keşfetmeye ve uygulamaya yönelik disiplin olarak tanımlanıyor.

Son olarak, ChatGPT ile birlikte çalışmayı öğrenmek, asla tek başına keşfedeceğimiz bir yolculuk değildir. Bunun yollarını tek başımıza bulamayacağız. Birlikte, arkadaşlarımızla, “Yapay zekayı (chatGPT’yi bu yazı özelinde), iş süreçlerimize entegre etme maceraları” konulu whatsapp grupları açmak, burada kendi deneylerinizi paylaşmak ve birbirimizden öğrenmek, bu konuda yapabileceğimiz en faydalı işlerdendir. Burada kelime olarak, “deney” ve “macera” kelimelerini bilakis kullandım, çünkü gerçekten deney ve macera.

Roller ve kişilikler, yeni iş modelleridir.

ChatGPT ile düşünceleri, sanki bir meslek grubunun gözünden veya ünlü bir yazarın veya liderin düşünce biçimini taklit ederek oluşturabiliyoruz. Yani, “Marsa seyahat” konusunda Shakespeare gibi bir şiir yazdırabilir veya bugün yaşadıklarınızı Orhan Pamuk tarzıyla bir hikayeye dönüştürebilirsiniz.

ChatGPT, 175 milyar veri noktasına dayanarak nesnel bir yanıt oluşturuyor. ChatGPT’deki roller ve kişilikler, verilen yanıtın tarzını, kelime çeşitliliğini, konularını, önceliklerini ve düşünce kurma yapısını şekillendiriyor. Bir açıdan, ChatGPT 175 milyar veri noktasından oluşan bir oyun hamuruysa, buraki kişilikler, o oyun hamurunun farklı şekillere bürünmüş halleridir. Oyun hamurun, farklı farklı şekiller aldıkça, farklı noktalar ön plana çıkıyor ve farklı tarzda sonuç üretir.

Bugün, ChatGPT’de başlangıç seviyesinde olan roller ve kişilikler var. Ancak, yarın, ChatGPT sanal asistanların yaşadığı bir evrene dönüşebilir. Örneğin, hayal edin, ChatGPT altyapısından faydalanarak her türlü eticaret sorunuzu yanıtlayan bir eticaret asistanınız olabilir. Belki, bu eticaret asistanınızın Siri gibi özel bir ismi olur ve siz Siri gibi onu çağırırsınız. Veya, ChatGPT şimdiden farklı reklam metinleri yazabiliyor, ancak ChatGPT üzerinde yaşayan bir David Ogilvy’nin olabilir. Reklam yaratıcılığı konusunda derinleşmiş, reklamcılık sorularınıza odaklanmış iş modeline sahip bir kişilik.

Hatta, sizin kişiliğiniz neden ChatGPT’de olmasın. Ödevinizi, ChatGPT’ye yazdırırken, jenerik yanıtlar yerine, sizin günlük yazışmalarda kullandığınız cümle kurma biçimlerinde ödevi hazırlaması çok daha inandırıcı olmaz mıydı? Ödevi, siz dilediğiniz her şeyle değiştirebilirsiniz.

Nihai nokta, ürünleştirme değil; yapay zekalaştırmadır.

Internette tıkladığınız her reklam veya tıklamadığımız her reklamla, bize reklam yayını yapan yapay zekayı besliyoruz. Bu yapay zekanın, bizi daha iyi tanıyıp size daha hedefli reklamlar göstermesini sağlıyoruz. Biz, bir sitede gezindiğimizi sanıyoruz, ama başka bir boyutta yapay zekayı besliyoruz.

Aynı şekilde, ChatGPT ile her etkileşiminizde ChatGPT’yi besliyoruz. Biz, ChatGPT’ye içerik yazdırdığımızı ve sorularımıza yanıt aradığımızı düşünüyoruz ancak başka bir boyutta, ChatGPT’ye yeni şeyler öğretiyor, ChatGPT’yi yeni kaynaklarla tanıştırıyor ve ChatGPT’nin hatalarını temizliyoruz. Yani, yapay zekayı besliyoruz.

Kullandığınız akıllı bir çok yazılım, eticaret siteleri, bankacılık servisleri vb. de bu prensiple çalışıyor. Biz, kullandığımızı sanıyoruz, ancak başka bir boyutta yapay zekayı besliyoruz.

Buradaki temel nokta, her davranışımızın, işteki her sürecimizin, değer üretme adımlarındaki her bir hareketimizin fiziksel dünyada bir karşılığı vardır. Ancak, başka bir boyutta yapay zekayı eğitebilme konusunda başka bir de değeri vardır. Büyük şirketlerin yapay zekasını, her hareketimle beslediğim gibi, kendi iş süreçlerimi ve değer önerimin de yapay zekasını, her hareketimle besleyebiliyor muyum? Bu değerimiz, artık boşa gitmemeli, artık, büyük kurumların değil, kendi yapay zekamızı besleyecek sistemler kurmalıyız.

Yapay zekanın kullanıcısı olmanın doğal ikinci adımı, yapay zekanın üreticisi olmak ve yapay zekanın kendisi olmaktır. Bu konu, şimdiye kadar, hepimiz için biraz göz korkutucu ve büyük yatırım gerektiren bir iş gibi göründüğü ve gerçekten de öyle olduğu doğrudur. Ancak, chatGPT ile birlikte bu resmin tam da değiştiği zamandır. ChatGPT’nin sunmaya hazırlandığı API altyapısı ve programlama yapmadan kendi yapay zeka uygulamalarını geliştirmeni sağlayan yeni uygulamalarla beraber, kendi işimizin yapay zekasını geliştirmek ve yaptığımız her eylemin data değerini ortaya çıkarmak çok daha ulaşılabilir hale geliyor. “Yapay Zeka her işi nasıl dönüştürebilir” isimli TED konuşmasında Andrew NG, bu konuda her işletmeye başlamak için ilhamı veriyor. ChatGPT, ile birlikte işlerimizin nihai noktası artık ürünleştirmede değil, yapay zekalaştırmada olacak.

Görsel: Pexels